选择合适的参数优化股票量化交易策略，可按以下方法进行。
历史数据回测是基础。收集尽可能多的历史数据，涵盖不同的市场环境，如牛市、熊市、震荡市等。将不同的参数组合代入策略进行回测，观察策略的表现，计算诸如收益率、最大回撤、夏普比率等指标，筛选出在历史数据中表现良好的参数。
考虑市场环境变化。股票市场是动态的，参数可能需要根据市场环境调整。如在牛市中，可适当增加风险偏好型的参数；在熊市中，则偏向保守型参数。可通过分析宏观经济数据、政策导向等判断市场状态。
运用优化算法。可以利用遗传算法、粒子群算法等优化算法，它们能在大量的参数组合中快速找到较优解。这些算法模拟生物进化或群体智能的方式，不断迭代优化，提高效率。
实时监测与微调。策略上线后，持续监测策略的表现和市场变化。若策略效果不佳，及时分析原因，微调参数。但要避免过度优化，即参数只在历史数据中表现好，在新市场环境中失效。可通过样本外测试验证参数的有效性。